本项目展示了如何结合使用 Google Genkit、Firebase (Cloud Run) 和 Model Context Protocol (MCP) 来构建 AI 应用后端。它包含了多个 AI 功能示例，并提供了一个 Genkit MCP 服务器的实现示例。

项目简介

该项目是使用 Firebase Cloud Run Functions (第二代) 和 Genkit 1.0 构建的 AI 应用示例。它提供了一系列 AI 相关功能，并通过集成 MCP 客户端和服务器示例来展示 Genkit 在更广泛 AI 应用生态中的应用。

主要功能点

图像分析： 利用 Google AI 分析上传的图像内容。
网页内容分析： 通过访问指定网址，提取并分析网页文本内容。
聊天消息生成： 根据 Firestore 中存储的聊天记录，使用 Google AI 生成回复消息。
图像生成： 调用 Vertex AI 的能力生成图像。
Google Maps 集成： 通过 Genkit 的 MCP 客户端功能，调用外部 Google Maps MCP 服务器提供的地图相关工具。
Genkit MCP 服务器示例： 包含一个使用 Genkit 实现 MCP 服务器的示例代码，用于向 MCP 客户端暴露 Genkit 配置的能力（模型、工具等）。

安装步骤

安装 Genkit CLI： 如果尚未安装，全局安装 Genkit 命令行工具。
```
npm i -g genkit
```
安装项目依赖： 在项目根目录下运行命令安装所有必要的库。
```
npm install
```

设置环境变量： 配置 Google Cloud 项目 ID、AI API 密钥等必要的环境变量。

export GCLOUD_PROJECT="your-google-cloud-project-id"
export GOOGLE_GENAI_API_KEY="your-api-key"
export GENKIT_ENV="dev"
export GOOGLE_MAPS_API_KEY="your-maps-api-key" # 如果需要使用地图功能则需要

启动 Genkit 模拟器 (开发用)： 在本地运行 Genkit 模拟器进行开发和测试。
```
npm start
```

构建项目： 由于 MCP 服务器示例代码通常需要编译后运行，执行构建命令。

npm run build # 假设您的 package.json 中有构建脚本

运行 MCP 服务器示例： 编译完成后，您需要单独启动 MCP 服务器代码。根据代码结构 ('lib/mcp/server/genkit-mcp-server.js' 假设编译输出路径)，可以使用 node 运行。
```
node lib/mcp/server/genkit-mcp-server.js # 示例命令，请根据实际编译路径调整
```
注意：此示例 MCP 服务器代码默认监听 3000 端口，并使用 SSE 协议。

服务器配置（供 MCP 客户端参考）

要让 MCP 客户端连接到基于此示例代码启动的 Genkit MCP 服务器，客户端需要配置服务器的连接信息。由于此示例服务器代码通过 HTTP/SSE 监听特定端口，典型的 MCP 客户端配置会通过指定服务器进程启动命令来实现（尽管通过网络连接是更常见的方式，但 MCP 客户端也可以通过启动进程并与其 Stdio 或其他通道通信）。

以下是一个示例的 MCP 客户端 'serverProcess' 配置，假设服务器代码已构建到 'lib/mcp/server/genkit-mcp-server.js' 并使用 Stdio 或兼容 'serverProcess' 的方式启动（请注意，此仓库示例代码默认使用 SSE/HTTP 监听 3000 端口，可能需要修改服务器代码以支持 Stdio 方式启动）：

{
  "name": "genkitServer",
  "serverProcess": {
    "command": "node", // 用于启动服务器进程的命令
    "args": [
      "lib/mcp/server/genkit-mcp-server.js" // 服务器脚本路径，请根据实际情况修改
    ],
    "env": {
      // 启动服务器进程所需的环境变量
      "GCLOUD_PROJECT": "your-google-cloud-project-id",
      "GOOGLE_GENAI_API_KEY": "your-api-key",
      "GENKIT_ENV": "dev"
      // ... 其他需要的环境变量
    }
  },
  "transport": "stdio" // 假设使用 Stdio 传输协议，此示例代码默认使用 SSE
}

重要提示： 上述 JSON 配置是基于 MCP 客户端通过 'serverProcess' 启动服务器的模式。本项目中的 MCP 服务器示例代码 ('src/mcp/server/genkit-mcp-server.ts') 是一个 Express 应用，默认通过 HTTP/SSE 监听端口 3000。一个典型的 MCP 客户端要连接到这个 运行中的 服务器，通常会配置一个 SSE 或 HTTP 客户端传输方式，指向 'http://localhost:3000/sse' （如果服务器运行在本地）。实际客户端配置取决于客户端库对不同传输协议的支持方式。

基本使用方法

一旦 MCP 服务器示例代码运行起来，兼容的 MCP 客户端就可以连接到它，并通过 JSON-RPC 调用服务器暴露的能力。这些能力包括：

使用配置的模型： 客户端可以请求服务器使用 Genkit 配置的模型（如 Gemini）进行文本生成等任务。
调用暴露的工具： 客户端可以发现并调用服务器集成的工具（如 'webLoader' 或 'getCurrentTime'，如果它们被 Genkit 实例加载并由 MCP 服务器暴露）。
利用 Prompt 模板： 虽然 Prompt 模板通常在服务器端定义并在模型调用时使用，但服务器会根据客户端的请求利用这些模板进行处理。

例如，一个 MCP 客户端可以发送一个 JSON-RPC 请求来调用 'webLoader' 工具或请求模型生成文本，MCP 服务器会执行相应的操作并返回结果。

请参考 MCP 客户端库的文档，了解如何配置客户端连接到指定的地址、协议和启动命令，并如何发送 JSON-RPC 请求来与 MCP 服务器进行交互。

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主要功能点

安装步骤

服务器配置（供 MCP 客户端参考）

基本使用方法

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